DIGRAFY. Szkielet digrafu D - graf otrzymany z D po usunięciu strzałek Digraf prosty - gdy wszystkie łuki są parami różne i nie ma pętli
|
|
- Henryka Cybulska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 DIGRAFY Digraf ( V(D), A(D) ) V(D) - biór ierchołkó A(D) - skońcona rodina porądkoanych par elementó bior V(D) łki P T Q S R Skielet digraf D - graf otrymany D po snięci strałek Digraf prosty - gdy systkie łki są parami różne i nie ma pętli Da ierchołki i digraf D są sąsiednie, gdy rodinie A(D) istnieje łk postaci lb. Wierchołki i są incydentne takim łkiem. Da digrafy są iomorficne, jeżeli istnieje iomorfim ich skieletó achojący kolejność ierchołkó każdym łk. Nie są iomorficne. Barbara Głt
2 Trasa digrafie D skońcony ciąg łkó... n Podobnie definicja ścieżka, droga, cykl Ścieżka trasa, której systkie łki są różne. Droga ścieżka, której systkie ierchołki są różne. Ścieżka lb droga są amknięte, gdy = m. Cykl droga amknięta aierającą prynajmniej jeden łk. Ale: chociaż ścieżka nie może aierać danego łk ięcej niż jeden ra, to może aierać oba łki i. Ścieżka: Barbara Głt
3 Stopnie ierchołkó Stopień yjścioy ierchołka d r () otdeg() - licba łkó postaci. Stopień ejścioy ierchołka d s () indeg() - licba łkó postaci. Sma stopni yjścioych systkich ierchołkó D jest róna smie ich stopni ejścioych. Źródło digraf D - ierchołek o stopni ejścioym rónym. Ujście digraf D- ierchołek o stopni yjścioym rónym. Digraf jest spójny (słabo spójny): jeżeli nie może być predstaiony postaci smy dóch rołącnych digrafó skielet digraf jest spójny Digraf jest silnie spójny: dla dóch doolnych ierchołkó i digraf D istnieje droga do. spójny silnie spójny Barbara Głt 3
4 Macier incydencji Digraf D ma n ierchołkó i m łkó Macier M ymiar n x m m ij = gdy j-ta kraędź jest incydentna i-tego ierchołka gdy j-ta kraędź jest incydentna i-ty ierchołek gdy j-ta kraędź nie jest incydentna i-tym ierchołkiem e e e 3 5 e 5 e 3 e 6 Macier pryległości (Macier sąsiedta, prejść, relacji, poprednikó) D -digrafo n ierchołkach X =[x ij ] nxn x ij = licba łkó od i-tego ierchołka do j-tego ierchołka e e e 3 5 e 5 e 3 e 6 Barbara Głt
5 Nieeroy element na prekątnej repreentje pętlę Da digrafy są iomorficne tedy i tylko tedy, gdy ich maciere pryległości różnią się jedynie prestaionymi iersami połąconymi prestaieniem odpoiadających kolmn. Jeśli X jest macierą pryległości digraf D, to macier transponoana X T jest macierą pryległości digraf otrymanego pre mianę kiernk każdego łk D. Graf G jest orientoalny, jeśli każdą jego kraędź można skieroać tak, by otrymany digraf był silnie spójny. Doolny graf eleroski jest orientoalny (idąc dłż cykl Elera możemy orientoać kraędie godnie kiernkiem, jaki je prechodimy). Tierdenie: Niech G graf spójny. Graf G jest orientoalny tedy i tylko tedy, gdy każda kraędź graf G jest aarta co najmniej jednym cykl. Barbara Głt 5
6 Digrafy eleroskie Digraf spójny D jest eleroski, jeżeli istnieje ścieżka amknięta aierająca każdy łk digraf D. digraf eleroski Skielet jest grafem eleroskim. Digraf nie jest eleroski. Digrafy eleroskie Warnkiem koniecnym jest, aby digraf był silnie spójny. W digrafie eleroskim nie ma źródeł ani jść. Tierdenie: Digraf spójny jest digrafem eleroskim tedy i tylko tedy, gdy dla każdego ierchołka digraf D achodi: r s d ( ) = d ( ) Definicja: Digraf nayamy półeleroskim, gdy nie jest digrafem eleroskim ora jeżeli istnieje ścieżka aierająca każdy łk digraf. Barbara Głt 6
7 Digrafy hamiltonoskie Digraf D nayamy hamiltonoskim, jeżeli istnieje cykl aierający każdy ierchołek D. Digraf D nayamy półhamiltonoskim, gdy istnieje droga prechodąca pre każdy ierchołek D. Trnieje Trniej - digraf, którym każde da ierchołki są połącone dokładnie jednym łkiem. Trnieje mogą mieć źródła i jścia na ogół nie są digrafami hamiltonoskimi. Tierdenie: (a) Każdy trniej nie będący digrafem hamiltonoskim jest półhamiltonoski. (b) Każdy trniej silnie spójny jest hamiltonoski. W doolnym trniej diałem n gracy można pryporądkoać gracom etykiety p, p,..., p n tak, że p pokonał p, p pokonał p 3,..., p n- pokonał p n. Barbara Głt 7
8 Porónania parami Wymaga się seregoania penej licby obiektó pre porónanie dokonyane a każdym raem na tylko dóch obiektach. Po n ykonani porónań staia się n obiektó porądk ich preferencji. Np. seregoać seść różnych potra dla psó. Każdego dnia podaano ps da prysmakó, a pies stalał yżsość jednego nad drgim (godnie tym, który taler opróżnił najpier). (, 3 ) (, 5, 6 ) ( ) 6 3 Ustaienie drogę Hamiltona tak, że każdy posiłek (grac) pokonał następnego: np lb W trniej diałem n gracy,,..., n niech b i onaca licbę gracy pokonanych pre graca i. Wócas b, b,..., b n są ynikami trniej. Tierdenie: Niech b, b,..., b n będą licbami całkoitymi. Licby te są ynikami trniej diałem n gracy tedy i tylko tedy, gdy: n (i) b + b + L+ bn = ora r (ii) dla r n każde r spośród licb smje się do co najmniej Barbara Głt 8
9 Prykład: Który następjących ciągó może być ektorem ynikó trniej seści gracy? A),,,,, B) 5, 3, 3,,, C) 5,,,,, A) nie, bo = 6 (5) (3) B) () (3) C) = 5 Ale: roażmy prebieg gier dla trech gracy, dla których yniki,,. Zagrają międy sobą 3 gry, cyli try ycięsta msą być rodielone międy nich, a + + < 3 () () digraf agami Prepłyy sieciach x 3 y Każdem łkoi a prypisjemy niejemną licbę ψ(a) - prepstoość otdeg() - sma prepstoości łkó postaci. indeg() - sma prepstoości łkó postaci. Zakładamy, że digraf ma dokładnie jedno źródło i jedno jście. Barbara Głt 9
10 Prepły sieci - fnkcja ϕ, która prypisje każdem łkoi a niejemną licbę ϕ(a), nayaną prepłyem dłż łk a tak, by: () dla każdego łk achodiła nieróność ϕ( a) ψ( a) () stopień ejścioy i yjścioy prepły dla każdego ierchołka różnego od źródła i jścia były róne. Łk a, dla którego achodi ϕ ( a) = ψ( a) nayamy nasyconym. Wartość prepły - sma prepłyó dłż łkó chodących do ierchołka jścia = sma prepłyó dłż łkó ychodących ierchołka źródła Prekrój - biór łkó A taki, że każda droga do msi prechodić pre peien łk należący do A. Prepstoość prekroj - sma prepstoości łkó należących do tego prekroj Prekrój minimalny - prekrój o najmniejsej prepstoości 3 y x Prekrój minimalny - łki:, x, y, x Prepstoość: = 6 Barbara Głt
11 Prepły maksymalny? Wartość doolnego prepły nie może prekrocyć prepstoości żadnego prekroj. Tierdenie (Forda, Flkersona, 955): W każdej sieci artość doolnego prepły maksymalnego jest róna prepstoości doolnego prekroj minimalnego. Algorytmy poskiania prepłyó maksymalnych polegają głónie na toreni dróg poięksających prepły. Drogi składają się łkó nienasyconych x i łkó x mających nieeroy prepły. s 5 t Na pocątk bieremy prepły eroy. Następnie konstrjemy drogi 3 x poięksające prepły: s t, dłż której możemy ięksyć prepły o. y Potem x, dłż której możemy ięksyć prepły o. Wrescie, dłż której s t możemy ięksyć prepły o. Otrymany prepły o artości 5. x 3 y Barbara Głt
12 Problem dróg krytycnych Dotycy seregoania adań. Sieć dareń, którym każdy łk ma prypisaną agę - np. cas ykonania adania. (Digraf acyklicny) W casie, gdy presamy się digrafie lea na prao, iążemy ierchołkiem licbę l() skającą dłgość najdłżsej drogi A do. A B l(a) + 3 = 3 C l(a) + = D l(b) + = 5 E max{l(a) + 9, l(b) +, l(c) + 6} = 9 F l(c) + 9 = G max{l(d) + 3, l(e) + } = H max{l(e) +, l(f) + } = I l(f) + = 3 J max{l(d) + 3, l(e) + } = K max{l(h) + 6, l(i) + } = 8 L max{l(h) + 9, l(j) + 5, l(k) + 3} = droga krytycna A B C D E F G I H J K L Barbara Głt
Digraf. 13 maja 2017
Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,
A = {dostęp do konta} = {{właściwe hasło,h 2, h 3 }} = 0, 0003. (10 4 )! 2!(10 4 3)! 3!(104 3)!
Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycnej MAP037 wykład dr hab. A. Jurlewic WPPT Fiyka, Fiyka Technicna, I rok, II semestr Prykłady - Lista nr : Prestreń probabilistycna. Prawdopodobieństwo
W takim modelu prawdopodobieństwo konfiguracji OR wynosi. 0, 21 lub , 79. 6
achunek prawdopodobieństwa MP6 Wydiał Elektroniki, rok akad. 8/9, sem. letni Wykładowca: dr hab.. Jurlewic Prykłady do listy : Prestreń probabilistycna. Prawdopodobieństwo klasycne. Prawdopodobieństwo
Matematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 13: Teoria Grafów Gniewomir Sarbicki Literatura R.J. Wilson Wprowadzenie do teorii grafów Definicja: Grafem (skończonym, nieskierowanym) G nazywamy parę zbiorów (V (G), E(G)),
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój
WYMAGANIA NA POSZCZEGÓLNE OCENY Z MATEMATYKI W KLASACH I - III GIMNAZJUM. Rok szkolny 2015/16
WYMAGANIA NA POSZCZEGÓLNE OCENY Z MATEMATYKI W KLASACH I - III GIMNAZJUM Rok skolny 2015/16 POZIOMY WYMAGAŃ EDUKACYJNYCH: (2) - ocena dopscająca (2); (3) - ocena dostatecna (3); (4) - ocena dobra (4);
Zestaw zadań 12: Przekształcenia liniowe. Macierze przekształceń liniowych. z z + 2 2x + y. x y z. x y + 2t 2x + 3y + 5z t x + z t
Zesaw adań : Preksałcenia liniowe. Maciere preksałceń liniowch () Kóre podanch niżej preksałceń ϕ : K n K m są preksałceniami liniowmi: a) n = m = 3, ϕ( + ) = +, b) n = m = 3, ϕ( ) = +, 3 + + + +, d) n
MES W ANALIZIE SPRĘŻYSTEJ UKŁADÓW PRĘTOWYCH
MES W ANALIZIE SPRĘŻYS UKŁADÓW PRĘOWYCH Prykłady obliceń Belki Lidia FEDOROWICZ Jan FEDOROWICZ Magdalena MROZEK Dawid MROZEK Gliwice 7r. 6-4 Lidia Fedorowic, Jan Fedorowic, Magdalena Mroek, Dawid Mroek
Dodawanie i mnożenie liczb zespolonych są działaniami wewnętrznymi tzn., że ich wynikiem jest liczba zespolona.
Wykład - LICZBY ZESPOLONE Algebra licb espolonych, repreentacja algebraicna i geometrycna, geometria licb espolonych. Moduł, argument, postać trygonometrycna, wór de Moivre a.' Zbiór Licb Zespolonych Niech
Przestrzeń liniowa R n.
MATEMATYKA IIb - Lcjan Kowalski Prestreń liniowa R n. Element (wektor) prestreni R n będiem onacać [,,, ] Element erow [,, L, ]. Diałania. a) ilocn element pre licbę: b) sma elementów [ c, c, ] c L, c
Graf. Definicja marca / 1
Graf 25 marca 2018 Graf Definicja 1 Graf ogólny to para G = (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków (węzłów, punktów grafu), E jest rodziną krawędzi, które mogą być wielokrotne, dokładniej jednoelementowych
G. Wybrane elementy teorii grafów
Dorota Miszczyńska, Marek Miszczyński KBO UŁ Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów Grafy są stosowane współcześnie w różnych działach nauki i techniki. Za pomocą grafów znakomicie
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/15 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Modelowanie i obliczenia techniczne. Modelowanie matematyczne Metody modelowania
Modelowanie i oblicenia technicne Modelowanie matematycne Metody modelowania Modelowanie matematycne procesów w systemach technicnych Model może ostać tworony dla całego system lb dla poscególnych elementów
Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów
Suma dwóch grafów G 1 = ((G 1 ), E(G 1 )) G 2 = ((G 2 ), E(G 2 )) (G 1 ) i (G 2 ) rozłączne Suma G 1 G 2 graf ze zbiorem wierzchołków (G 1 ) (G 2 ) i rodziną krawędzi E(G 1 ) E(G 2 ) G 1 G 2 G 1 G 2 Zespolenie
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 13/14 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Grafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow
9: Digrafy (grafy skierowane) Spis zagadnień Digrafy Porządki częściowe Turnieje Przykłady: głosowanie większościowe, ścieżka krytyczna Digraf (graf skierowany) Digraf to równoważny termin z terminem graf
Zestaw zadań 12: Przekształcenia liniowe. z z + 2 2x + y. x y z. x y + 2t 2x + 3y + 5z t x + z t. x y + 2t 2x 3y + 5z t x z t
Zesaw adań : Preksałcenia liniowe () Kóre podanch niżej preksałceń ϕ : K n K m są preksałceniami liniowmi: a) n = m = 3, ϕ( + +, b) n = m = 3, ϕ( +, 3 + + + +, d) n = m = 3, ϕ( +, c) n = m = 3, ϕ( e) n
Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Opracowanie prof. J. Domsta 1
Opracowanie prof. J. Domsta 1 Algorytm FLEURY'ego: Twierdzenie 6.5 G-graf eulerowski. Wtedy cykl Eulera otrzymujemy nastepująco: a) Start w dowolnym wierzchołku b) Krawędzie w dowolnej kolejności po przebyciu
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr : Grafy Berge a dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 6-83-95-0, p.5/00 Zakład Badań Operacyjnych i
J. Szantyr - Wykład 7 Ruch ogólny elementu płynu
J. Santr - Wkład 7 Rch ogóln element płn Rch ogóln ciała stwnego można predstawić jako smę premiescenia liniowego i obrot. Ponieważ płn nie mają stwności postaciowej, w rch płn dochodi dodatkowo do odkstałcenia
MODEL ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZADAŃ ETAP SZKOLNY KONKURSU GEOGRAFICZNEGO
MODEL ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZADAŃ ETAP SZKOLNY KONKURSU GEOGRAFICZNEGO Nr adania 1. 2. Prewidywana odpowiedź Punktacja Zasady oceniania Skala mapy Ali: C. 1:50 000 Skala mapy Iy: H. 1:200 000
Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.
Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf
Kolorowanie wierzchołków
Kolorowanie wierzchołków Mając dany graf, pokolorować jego wierzchołki w taki sposób, aby każde dwa wierzchołki sąsiednie miały inny kolor. Każda krawędź łączy wierzchołki różnych kolorów. Takie pokolorowanie
MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY
ERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY Graf nieskierowany Grafem nieskierowanym nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest pewnym zbiorem skończonym (zwanym zbiorem wierzchołków grafu G), natomiast E jest zbiorem nieuporządkowanych
VIII Skalmierzycki Konkurs Interdyscyplinarny Z matematyka w XXI wieku
Zadanie 3 Zad. 1 Skreśli licby, które są jednoceśnie podielne pre 2 i 3. Odcytaj litery, które najdją się pod skreślonymi licbami, tworą one bardo ważne słowa, o których wsyscy powinni pamiętać na co dień.
Algorytmiczna teoria grafów
Podstawowe pojęcia i klasy grafów Wykład 1 Grafy nieskierowane Definicja Graf nieskierowany (graf) G = (V,E) jest to uporządkowana para składająca się z niepustego skończonego zbioru wierzchołków V oraz
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym
ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE
P O L I T E C H N I K A W A R S Z A W S K A WYDZIAŁ BUDOWNICTWA, MECHANIKI I PETROCHEMII INSTYTUT INŻYNIERII MECHANICZNEJ ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE Optymaliacja transportu wewnętrnego w akładie mechanicnym
Zadania z gwiazdką - seria I, szkice rozwiązań
Zadania z giazdką - seria I, szkice roziązań 1. Rozstrzygnij, czy język L = { {a, b, c} = v oraz # a () + # b () = # b (v) + # c (v)} jest reglarny. Szkic roziązania Język L nie jest reglarny, ykażemy,
Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV
Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DROGI i CYKLE w grafach Dla grafu (nieskierowanego) G = ( V, E ) drogą z wierzchołka v 0 V do v t V nazywamy ciąg (naprzemienny) wierzchołków i krawędzi grafu: ( v 0, e, v, e,..., v t, e t, v t ), spełniający
Zadanie 0 Obliczyć całki. Wyniki sprawdzić obliczając pochodne otrzymanych funkcji pierwotnych. x 4. x x. x x 1 , 11)
PR DOMOW ŁK NIEOZNZON / Zadanie Oblicć całki Wniki prawdić oblicając pochodne ormanch funkcji pierwonch ) d ) d ) d ) d Zadanie Oblicć całki nieonacone całkując pre cęści ) ln d ) co d ) ln d ) d ) arcg
a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =
11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)
Metody dokładne w zastosowaniu do rozwiązywania łańcuchów Markowa
Metody dokładne w astosowaniu do rowiąywania łańcuchów Markowa Beata Bylina, Paweł Górny Zakład Informatyki, Instytut Matematyki, Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej Plac Marii Curie-Skłodowskiej 5, 2-31
2. ELEMENTY TEORII PRĘTÓW SILNIE ZAKRZYWIONYCH (Opracowano na podstawie [9, 11, 13, 34, 51])
P Litewka Efektywny eement skońcony o dżej krywiźnie ELEENTY TEOII PĘTÓW SILNIE ZKZYWIONYCH (Opracowano na podstawie [9,, 3, 34, 5]) Premiescenia i odkstałcenia osiowe Pre pręty sinie akrywione romie się
Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1
Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów W matematyce teorię grafów klasyfikuje się jako gałąź topologii. Jest ona jednak ściśle związana z algebrą i
Zawiadomienie o wyborze najkorzystniejszej oferty.
Krakó, dnia 13 sierpnia 2010 r. PR.VI.3321-7/10 Dotycy: amóienia publicnego, trybie pretargu nieograniconego nt. Realiacja kampanii promocyjnej Róność sans Programie Operacyjnym Kapitał Ludki 2007-2013
Matematyka dyskretna - 5.Grafy.
Matematyka dyskretna - 5.Grafy. W tym rozdziale zajmiemy się grafami. Są to wykresy zawierające rozmaite informacje, przedstawiające połączenia pomiędzy różnymi swoimi elementami. Algorytmy na nich oparte
DZIAŁ: HYDRODYNAMIKA ĆWICZENIE B: Wyznaczanie oporów przy przepływie płynów [OMÓWIENIE NAJWAŻNIEJSZYCH ZAGADNIEŃ] opracowanie: A.W.
DZIAŁ: HYDRODYNAMIKA ĆWICZENIE B: Wynacanie ooró ry rełyie łynó [OMÓWIENIE NAJWAŻNIEJSZYCH ZAGADNIEŃ] oracoanie: A.W. rys.. Rokład rędkości rekroju rury dla rełyu laminarnego i turbulentnego LICZBY KRYTERIALNE:
Równanie Schrödingera dla elektronu w atomie wodoru Równanie niezależne od czasu w trzech wymiarach współrzędne prostokątne
Równanie Schrödingera dla elektronu w atomie wodoru Równanie nieależne od casu w trech wymiarach współrędne prostokątne ψ ψ ψ h V m + + x y + ( x, y, ) ψ = E ψ funkcja falowa ψ( x, y, ) Energia potencjalna
Wykład 4: Fraktale deterministyczne i stochastyczne
Wykład 4: Fraktale deterministycne i stochastycne Fiyka komputerowa 005 Kataryna Weron, kweron@ift.uni.wroc.pl Co to jest fraktal? Złożona budowa dowolnie mały jego fragment jest równie skomplikowany jak
Algorytmiczna teoria grafów
Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)
Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 1.
Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 1. Literatura do wykładu M. Gewert, Z. Skocylas, Analia matematycna 1; T. Jurlewic, Z. Skocylas, Algebra liniowa 1; Stankiewic, Zadania matematyki wyżsej dla wyżsych
WYKŁAD 6. MODELE OBIEKTÓW 3-D3 część 2. 1. Powierzchnie opisane parametrycznie. Plan wykładu: Powierzchnie opisane parametrycznie
WYKŁAD 6. owierchnie opisane paraetrcnie MODELE OIEKÓW -D cęść (,v (,v (,v f (,v f (,v f (,v v in in v v a a lan wkład: owierchnie opisane paraetrcnie v a v Krwe paraetrcne w -D D (krwa Herite a v in (,v
Grafy. Jeżeli, to elementy p i q nazywamy końcami krawędzi e. f a b c d e γ f {1} {1,2} {2,3} {2,3} {1,3}
Grafy Definicja grafu nieskierowanego. Grafem nieskierowanym nazywamy uporządkowaną trójkę: gdzie: V- niepusty zbiór wierzchołków grafu G E- zbiór wszystkich krawędzi grafu G - funkcja ze zbioru E w zbiór
Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 7: Przydziały w grafach i sieciach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 26-83-95-04, p.225/00 Zakład
zane (warunkowe), mnożniki Lagrange a
Analia matematycna, ce ść cwarta Ekstrema wia ane warunkowe, mnożniki Lagrange a Posukuja c ekstremów lokalnych i globalnych funkcji pomijaliśmy do tej pory jeden bardo ważny prypadek. W wielu agadnieniach
Postać Jordana macierzy
Rodiał 8 Postać Jordana macier 8.1. Macier Jordana Niech F = R lub F = C. Macier J r () F r r postaci 1. 1... J r () =..........,.... 1 gdie F, nawam klatką Jordana stopnia r. Ocwiście J 1 () = [. Definicja
DS-WPZN-MJ-420/208/2010 Warszawa,xpaździernika 2010 r.
DS-WPZN-MJ-420/208/2010 Warsaa,xpaźdiernika 2010 r. Pan Rysard Proksa Preodnicący Sekcji Krajoej Ośiaty i Wychoania NSZZ Solidarność" ul. Wały Piastoskie 24 80-855 Gdańsk Sanony Panie Preodnicący, Odpoiadając
Teoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Teoria grafów podstawy Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Grafy zorientowane i niezorientowane Przykład 1 Dwa pociągi i jeden most problem wzajemnego wykluczania się Dwa
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 13/14 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Algebra liniowa. Zadania przygotowujące do egzaminu: .Wskazówka: Zastosować wzór de Moivre'a;
emer leni 5/6 lgebra liniowa Znaleźć i nakicować biór 8 C j ; a) ( ) b) { C j j } c) { C Im( ) } ; Zadania rgoowjące do egamin Wkaówka Zaoować wór de Moire'a; d) C Im Wnacć licb dla kórch macier je odwracalna
Algorytmiczna teoria grafów Przepływy w sieciach.
Algorytmiczna teoria grafów Sieć przepływowa Siecią przepływową S = (V, E, c) nazywamy graf zorientowany G = (V,E), w którym każdy łuk (u, v) E ma określoną przepustowość c(u, v) 0. Wyróżniamy dwa wierzchołki:
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
Rozdział 9. Baza Jordana
Rodiał 9 Baa Jordana Niech X będie n wmiarową prestrenią wektorową nad ciałem F = R lub F = C Roważm dowoln endomorfim f : X X Wiem, że postać macier endomorfimu ależ od wboru ba w prestreni X Wiem również,
1. Wnikanie ciepła podczas wrzenia pęcherzykowego na zewnętrznej powierzchni rur W (1.1)
nikanie_ciepla Wnikanie ciepła 1. Wnikanie ciepła podcas renia pęcherykoego na enętrnej poierchni rur Zależność Rohsenoa q 1/ g c pt W r (1.1) n C rr s m n = 1,0 dla ody n = 1,7 dla innych ciecy 3 Współcynnik
Matematyka dyskretna. 1. Relacje
Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli
Wykres 1: Liczba szkół do których zgłosili się kandydaci niepełnosprawni w roku 2010/2011
Wyniki monitorowania rekrutacji młodieży niepełnosprawnej i prewlekle chorej do publicnych skół ponadgimnajalnych dla młodieży w wojewódtwie podlaskim. Badaniem objęto 18 skół ponadgimnajalnych wojewódtwa
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 1A/14 Literatura obowiązkowa [1] K.A.Ross, Ch.R.B.Wright: Matematyka Dyskretna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996 [2] R.L.Graham,
Wielokryteriowa optymalizacja liniowa (WPL)
arek isyński BO UŁ 007 - Wielokryteriowa optymaliaja liniowa (WPL) -. Wielokryteriowa optymaliaja liniowa (WPL) Zadaniem WPL naywamy następująe adanie optymaliaji liniowej: a a m L O L L O L L a a n n
Wykłady z Matematyki Dyskretnej
Wykłady z Matematyki Dyskretnej dla kierunku Informatyka dr Instytut Informatyki Politechnika Krakowska Wykłady na bazie materiałów: dra hab. Andrzeja Karafiata dr hab. Joanny Kołodziej, prof. PK Kolorowanie
Zadania z AlgebryIIr
Zadania AlgebrIIr Seria () Rowia ι ać uk lad równań: + + t = + = 7 + + t = ; + + = ; + 7 6t = + = 7 + + = 8 = 8 + + t = + 9 = 9 ; + 7t = + = 7 + + t = + 8 7 = () Podać bae ι prestreni rowia ι ań uk ladu:
Fraktale - wprowadzenie
Fraktale - wprowadenie Próba definici fraktala Jak określamy biory naywane fraktalami? Prykłady procedur konstrukci fraktali W aki sposób b diała aą algorytmy generaci nabardie nanych fraktali? Jakie własnow
MOSTKI NIEZRÓWNOWAŻONE PRĄDU STAŁEGO
Ćicenie 2 MOSTKI NIEZÓWNOWAŻONE PĄD STAŁEGO I. Cel ćicenia Celem ćicenia jest badanie łaściości metrologicnych mostkó nierónoażonych prądu stałego układach spółpracy ybranymi modelami cujnikó reystancyjnych.
ZAWIADOMIENIE z dnia 8 maja 2015 roku O WYBORZE OFERTY NAJKORZYSTNIEJSZEJ
ZAWIADOMIENIE dna 8 maja 2015 roku O WYBORZE OFERTY NAJKORZYSTNIEJSZEJ Dotycy: pretargu neogranconego na organoane ypocynku letnego na terene kraju dla dec be abepecena socjalnego ojeódta łódkego. Na podstae
ZAWARTOŚĆ CEL GRY. v v v v. v w. u v. w Budynek ukończony Budynek w budowie. 40 monet. Przykład karty Robotnika:
Celem gry jest zdobycie jak najiększej liczby pnktó zycięsta poprzez znoszenie starożytnych bdoli. 37 prostokątnych kart ( tym 18 Robotnikó, 6 Więźnió, 4 Narzędzia, 4 Pożyczki, 4 Uniersytety i 1 karta
Algorytmy z powracaniem
Algorytmy z powracaniem Materiały Grafem nazywamy zbiór G = (V, E), gdzie: V jest zbiorem wierzchołków (ang. vertex) E jest zbiorem krawędzi (E można też określić jako podzbiór zbioru nieuporządkowanych
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 3: Marszruty, łańcuchy, drogi w grafach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z MATEMATYKI W KLASIE PIERWSZEJ GIMNAZJUM WRAZ Z OKREŚLENIEM WYMAGAŃ EDUKACYJNYCH
Matematyka plusem dla gimnajum PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z MATEMATYKI W KLASIE PIERWSZEJ GIMNAZJUM WRAZ Z OKREŚLENIEM WYMAGAŃ EDUKACYJNYCH OPRACOWANO NA PODSTAWIE PROGRAMU MATEMATYKA Z PLUSEM
6. Wstępne pojęcia teorii grafów
6. Wstępne pojęcia teorii grafów Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 6. Wstępne pojęcia teorii grafów zima 2016/2017
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Algorytmy grafowe: podstawowe pojęcia, reprezentacja grafów, metody przeszukiwania, minimalne drzewa rozpinające, problemy
Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów
Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).
PRZESTRZEŃ WEKTOROWA (LINIOWA)
PRZESTRZEŃ WEKTOROWA (LINIOWA) Def. 1 (X, K,, ) X, K - ciało : X X X ( to diałanie wewnętrne w biore X) : K X X ( to diałanie ewnętrne w biore X) Strukturę (X, K,, ) naywamy prestrenią wektorową : 1) Struktura
LICEALIŚCI LICZĄ ph różnych roztworów < materiały pomocnicze do sprawdzianu nr 2 > Przykładowe zadania:
LICEALIŚCI LICZĄ ph różnyh rotoró < materiały pomonie do spradianu nr > Spradian będie obejmoał 5 typó adań:. Oblianie artośi ph rotoró monyh kasó i asad uględnieniem spółynnika aktynośi jonó H + /OH -
Transformator Φ M. uzwojenia; siła elektromotoryczna indukowana w i-tym zwoju: dφ. = z1, z2 liczba zwojów uzwojenia pierwotnego i wtórnego.
Transformator Φ r Φ M Φ r i i u u Φ i strumień magnetycny prenikający pre i-ty wój pierwsego uwojenia; siła elektromotorycna indukowana w i-tym woju: dφ ei, licba wojów uwojenia pierwotnego i wtórnego.
Funkcje zespolone. 2 Elementarne funkcje zespolone zmiennej zespolonej
Wyiał Matematyki Stosowanej Zestaw adań nr 8 Akademia Górnico-Hutnica w Krakowie WFiIS, informatyka stosowana, II rok Elżbieta Adamus grudnia 206r. Funkcje espolone Ciągi i seregi licb espolonych Zadanie.
Elementy teorii grafów Elementy teorii grafów
Spis tresci 1 Spis tresci 1 Często w zagadnieniach praktycznych rozważa się pewien zbiór obiektów wraz z zależnościami jakie łączą te obiekty. Dla przykładu można badać pewną grupę ludzi oraz strukturę
W płaszczowo-rurowych wymiennikach ciepła pęczek rur umieszczany jest w płaszczu najczęściej o przekroju kołowym.
Wnikanie ciepła pry opłyie pęcka rur 1. Wdłużny opły pęcka W płascoo-ruroych ymiennikach ciepła pęcek rur umiescany jest płascu najcęściej o prekroju kołoym. Rys. 1-1. Wymiennik płascoo-ruroy, rónoległo
Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II
Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem
GRUPY SYMETRII Symetria kryształu
GRUPY SYMETRII Smetria krstału Zamknięte (punktowe) operacje smetrii (minimum jeden punkt prestreni nie porusa się wskutek astosowania amkniętej operacji smetrii): Obrot i obrot inwersjne; Inwersja (smetria
3. Zapas stabilności układów regulacji 3.1. Wprowadzenie
3. Zapas stabilności układów regulacji 3.. Wprowadenie Dla scharakteryowania apasu stabilności roważymy stabilny układ regulacji o nanym schemacie blokowym: Ws () Gs () Ys () Hs () Rys. 3.. Schemat blokowy
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie ZADANIE DOMOWE www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Drogę nazywamy
PRZEKŁADNIE ZĘBATE CZOŁOWE ŚRUBOWE. WALCOWE (równoległe) STOŻKOWE (kątowe) ŚLIMAKOWE HIPERBOIDALNE. o zebach prostych. walcowe. o zębach.
CZOŁOWE OWE PRZEKŁADNIE STOŻKOWE PRZEKŁADNIE ZĘBATE CZOŁOWE ŚRUBOWE WALCOWE (równoległe) STOŻKOWE (kątowe) HIPERBOIDALNE ŚLIMAKOWE o ebach prostych o ębach prostych walcowe walcowe o ębach śrubowych o
Document: Exercise-03-manual --- 2014/12/10 --- 8:54--- page 1 of 8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 3. Optymalizacja wielowarstwowych płyt laminowanych
Document: Exercise-03-manual --- 2014/12/10 --- 8:54--- page 1 of 8 PRZEDMIOT TEMAT KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydiał Mechanicny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 3 1. CEL ĆWICZENIA Wybrane
Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie
Wykład 8. Kolorowanie 1 / 62 Kolorowanie wierzchołków - definicja Zbiory niezależne Niech G będzie grafem bez pętli. Definicja Mówimy, że G jest grafem k kolorowalnym, jeśli każdemu wierzchołkowi możemy
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =
Grafy. Graf ( graf ogólny) to para G( V, E), gdzie:
Graf ( graf ogólny) to para G( V, E), gdzie: V jest zbiorem wierzchołków, ( czasami zwanymi węzłami lub punktami grafu) E jest rodziną ( być może powtarzających się) krawędzi, czyli jedno- i dwu- elementowych
Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie V Matematyka z plusem
Wymagania edukacyjne matematyki w klasie V Matematyka plusem Poiomy wymagań edukacyjnych K koniecny ocena dopuscająca P podstawowy ocena dostatecna R roserający ocena dobra D dopełniający ocena bardo dobra
REGULAMIN ORGANIZACYJNY GRY MIEJSKIEJ pt. GRA O WOLNOŚĆ 1 ORGANIZATOR
REGULAMIN ORGANIZACYJNY GRY MIEJSKIEJ pt. GRA O WOLNOŚĆ 1 ORGANIZATOR 1. Regulamin (dalej: Regulamin ) określa warunki ucestnictwa i asady gry miejskiej w projekcie pt. Gra o Wolność 2019 (dalej Projekt
Pierścień wielomianów jednej zmiennej
Rozdział 1 Pierścień wielomianów jednej zmiennej 1.1 Definicja pierścienia wielomianów jednej zmiennej Definicja 1.1 Niech P będzie dowolnym pierścieniem. Ciąg nieskończony (a 0, a 1,..., a n,...) elementów
ĆWICZENIE 5 BADANIE ZASILACZY UPS
ĆWICZENIE 5 BADANIE ZASILACZY UPS Cel ćwicenia: aponanie budową i asadą diałania podstawowych typów asilacy UPS ora pomiar wybranych ich parametrów i charakterystyk. 5.1. Podstawy teoretycne 5.1.1. Wstęp
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Steroania i Systemó Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Semestr letni 2010 Laboratorium nr 4 LINIOWE
ŚRODA PIĄTEK trening DISCO ŚRODA PIĄTEK po przejściu do nowej siedziby: ŚRODA
elite 2000 2001 GRUPA ZAMKNIĘTA BRAK ZAPISÓW tylko wybrane osoby! wresień grudień sala DÓŁ sala w piwnicy od stycnia 2017: art 18.30-20.00 18.30-20.00 trening DISCO 20.00-20.30 17.45-18.30 po prejściu
REALIZACJA PROGRAMU NAUCZANIA Z MATEMATYKI DLA KLASY IV W ROKU 2015/2016 W SZKOLE PODSTAWOWEJ NR 2 IM. BP KONSTANTYNA DOMINIKA W PELPLINIE
REALIZACJA PROGRAMU NAUCZANIA Z MATEMATYKI DLA KLASY IV W ROKU 2015/2016 W SZKOLE PODSTAWOWEJ NR 2 IM. BP KONSTANTYNA DOMINIKA W PELPLINIE Program naucania: Matematyka klucem, program godny podstawą programową
P o z b a w i e n i e w o l n o ś c i. Kara mieszana Doży- Rodzaje przestępstw
MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujadowskie 11, 00-950 Warsawa SO w Toruniu Okręg Sadu Apelacyjnego Apelacja Gdańska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Osądeni wg rodajów prestępstw i kar MS-S6 SPRAWOZDANIE
Dział 1. Osądzeni wg rodzajów przestępstw i kar
MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujadowskie 11, 00-950 Warsawa SO w Opolu [WYDZIAL] Okręg Sadu Apelacyjnego w Apelacja Wrocławska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Osądeni wg rodajów prestępstw i kar